绘制各种类型

资源描述采用颜色直方图作为特征的粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法

仿真获取四幅互差半个像素的低分辨率图像，利用反演解析算法重建出一副高分辨率图像，属于亚像元技术或者超分辨率技术。

基于opencv的人脸检测代码，适合初学者使用多个弱分类器集成的方法，机器学习中的弱学习到强学习，集成的关键是投票，最简单的方法是“绝对多数”的方法

BP网络的训练是matlab中文论坛的例子，效果比较好。调用主函数是我自己写的。

资源描述本课程一共六章：绪论及数字图像基础；第二章：信号处理基础；第三章：图像变换；第四章：图像增强；第五章：图像分割；第六章：图像特征提取与识别。并附有平时作业、练习代码和程序，初学者学完这门课，可以很容易的入门，对图像处理最基本的几方面理论对有所掌握，那么对后面深入学习来说也会容易很多。

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

3D 是真的-真的几乎没有执行。它运行和 （应该是） 无缺陷。提供的帮助和代码有很好评论。最后一个未实现的方面是"滚"的能力 （除了偏航及变） 3D 内核。数学运算，以实现它是在代码中，和你需要做的就是取消注释。我发现不是这样做，因为我不干了它，发现感觉不像数学思维创造适当大小的网格。此外包括了 2D 版和一个小朴实无华的实用程序来查看 3D 矩阵。这由大量修改 23253： gabor_fn.m 由高阳

此文件包含三个 dll 文件的 Gabor 滤波器在 C# 中，对图像处理中，它是非常有用的作为 C#.net 中的参考

完整的人脸识别代码，实现加载的xml文件时事先训练好的。能够有效识别人脸，应对光照、灯光等有很好的检测效果，但对于遮挡还不能有效识别！

在图像中，颗粒与颗粒之间会有接触，先检测出颗粒与颗粒的接触点，也就是契形点，将颗粒接触的两个契形点找到，用直线连接，并分割开，完成接触颗粒的自动分离